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研发客服Waymo联手谷歌，发布最新自动驾驶仿真模拟器。
和比较常见、提供十分逼真的车辆和道路环境的仿真模拟器不同，Waymax的图像简洁到有点粗略了：
但别看效果图只剩下小方块和实线虚线，实际上这是一个复杂而细致的多智能体环境，能让自动驾驶系统更好学习决策和规划：
△处理拥堵，系统能更像人类司机
更重要的是，Waymax各项代码文件已开源。
并且在Waymax的开发团队中，还有不少华人科学家的身影。
Waymax有什么特点
首先，Waymax是一个更专注自动驾驶决策和规划层面的自动驾驶仿真模拟器，并且提供的是多智能体场景。
智能体（agent）是自动驾驶仿真中常见的术语，也会译作“代理”，代表的是自动驾驶车辆、行人、其他车辆、公交车等等路上常见的道路交通参与者。
为什么要叫智能体？
是因为在这样的仿真场景下，每个智能体都具有一定的自主决策和行为能力，让仿真场景从交通参与者的角度更接近真实环境。
△比如图中这些粉色的框
并且，传统模拟器往往采用预定义的智能体，人为编写智能体应该做什么，但往往和真实情况有差距。
Waymax提供的则是利用Waymo Driver（Waymo自动驾驶平台），收集到的超过数千万英里真实世界自动驾驶数据，提前构建出的智能体，更符合现实情况。
从Waymax的效果图也能看出，Waymax是一个轻量级模拟器，方便进行快速迭代。
Waymax完全使用JAX编写，可以运行在TPUs、GPUs等硬件加速器上，支持单图内仿真训练，同时支持大规模、分布式机器学习工作流。
并且，Waymax也支持在线训练和评估。
那么，Waymax都包括什么？
Waymax的介绍
首先，在数据使用方面，Waymax支持三种方式：
从Waymo开放数据集（Waymo Open Motion Dataset）加载数据（需要在Waymo的网站上注册）；
从本地磁盘加载数据；
通过Google Cloud远程流式传输数据；
其次，Waymax定义了五个评估车辆行为的指标，包括：
在车辆模拟的动力学模型方面，Waymax支持两种，分别是直接基于状态的控制模型，和自行车运动学模型。
其中，直接基于状态的控制模型允许用户直接设置车辆的位置，方向和/或加速度，不考虑运动学约束。
也就是用户可以完全控制车辆状态，模拟器则根据用户提供的状态来模拟车辆行为。
而自行车运动学模型通过加速度和转向来控制车辆，并将车辆模拟成一个没有摩擦的刚体，考虑车辆的运动学特征，可以更精确模拟车辆行为。
Waymax模拟器的默认帧率是每秒10帧（10Hz），和Waymo开放数据集使用的帧率相同。用户也可以根据需要自行调整帧率。
△发生碰撞的演示
而对于仿真场景中未受控制对象，Waymax也支持三种操作模式允许智能体模拟行为，包括日志回放（Log playback），基于IDM的路径跟随模型（IDM-based route-following model），以及用户自定义模型。
Waymax还支持强化学习训练，提供两种常用接口，包括无状态仿真接口（类似Brax API）和有状态仿真接口（实现dm-env API）。
为什么做出Waymax
Waymo这几年都会举办公开仿真智能体挑战赛（Waymo Open Sim Agents Challenge），Waymo在模拟器中预先放置了智能体，研究人员需要训练这些智能体能够和车辆进行尽可能真实的交互。
而在2022年的挑战赛中，Waymo意识到自己没有建立足够强大的模拟器来训练智能体。
所以，Waymo和Google DeepMind合作开发出Waymax，可以实现闭环运行，并且能持续监控和调整自动驾驶系统的行为，以实现训练自动驾驶系统的目的。
对于自动驾驶系统来说，仿真模拟是更经济安全的测试和评估性能的方式。
所以这就要求仿真模拟器不仅能够提供真实的仿真环境，同时环境中各种物体应该像真实道路上的车、行人、自行车等等一样，能够自我决策该怎么走，以及要做出什么反应。
因此，仿真模拟器需要提供能够互相交互的智能体，最好还能低成本、可以快速迭代训练。
Waymo副总裁、研究主管Drago Anguelov表示：
Waymo开放数据集还有Waymax，是想引导学术或研究讨论能朝着我们认为有希望的方向发展。我们也非常期待其他研究人员利用这些资源能开发出什么技术。
并且Anguelov还说，明年Waymo可能会重新举办一次仿真智能体挑战赛，就用新的模拟器Waymax。
Waymo也提供了一份Waymax详细的代码和教程，感兴趣的可以试起来了～（不可商用）
代码传送门：https://github.com/waymo-research/waymax
论文传送门：https://arxiv.org/abs/2310.08710
参考链接：https://techcrunch.com/2023/10/19/waymos-new-simulator-helps-researchers-train-more-realistic-agents/?guccounter=1
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